Cryo-em images are intrinsically low dimensional

要約

シミュレーションベースの推論は、クレオスビなどの方法でニューラルネットワークを使用して、学習した潜在表現を介して生体分子コンフォメーションを推測するために、クリオエレクトロン顕微鏡の強力なフレームワークを提供します。
この潜在スペースは、物理システムと推論プロセスに関する貴重な情報をエンコードする豊富な機会を表しています。
この潜在能力を活用すると、これらの表現の基礎となる幾何学的構造を理解することにかかっています。
この構造を調査し、マニホールド学習技術をヘマグルチニン（シミュレーションおよび実験的）のクリオスビ表現に適用します。
これらの高次元データは、実験的な対応物を効果的にカバーするシミュレートされたデータを使用して、低次元の滑らかなマニホールドに本質的に浸透していることを明らかにします。
拡散マップを使用してマニホールドのジオメトリを特徴付けることにより、座標解釈方法を介してその主要な変動軸を識別することにより、潜在構造と主要な物理パラメーターの間に直接的なリンクを確立します。
この本質的な低次元性と解釈可能な幾何学的組織を発見することで、Cryosbiアプローチを検証するだけでなく、データ構造からさらに学習し、これが明らかにした多様なジオメトリを活用することにより将来の推論戦略を改善する機会を提供します。

要約(オリジナル)

Simulation-based inference provides a powerful framework for cryo-electron microscopy, employing neural networks in methods like CryoSBI to infer biomolecular conformations via learned latent representations. This latent space represents a rich opportunity, encoding valuable information about the physical system and the inference process. Harnessing this potential hinges on understanding the underlying geometric structure of these representations. We investigate this structure by applying manifold learning techniques to CryoSBI representations of hemagglutinin (simulated and experimental). We reveal that these high-dimensional data inherently populate low-dimensional, smooth manifolds, with simulated data effectively covering the experimental counterpart. By characterizing the manifold’s geometry using Diffusion Maps and identifying its principal axes of variation via coordinate interpretation methods, we establish a direct link between the latent structure and key physical parameters. Discovering this intrinsic low-dimensionality and interpretable geometric organization not only validates the CryoSBI approach but enables us to learn more from the data structure and provides opportunities for improving future inference strategies by exploiting this revealed manifold geometry.

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